library(ggplot2) #Gráficas más bonitas
library(plotly) #Gráficas interactivas
##
## Attaching package: 'plotly'
## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter
## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout
library(ggmap) #Mapas
## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.
## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.
##
## Attaching package: 'ggmap'
## The following object is masked from 'package:plotly':
##
## wind
Primero, crearemos un vector con cada uno de los nombres de la personas y los datos de la latitud y longitud del lugar de la República Mexicana al que les gustaría viajar. Posteriormente, mediante la función rbind crearemos una matriz por columnas con los datos de las ubicaciones a las que nos gustaría viajar:
Rafael<-c(-99.16174,19.3467)
Salma<-c(-117.038247,32.5149469)
Carlo<-c(-101.0053,25.42321)
Katy<-c(-109.702,23.053)
Eduardo<-c(-87.376666666667,21.521666666667)
viajes<-rbind(Rafael,Salma,Carlo,Katy,Eduardo)
viajes
## [,1] [,2]
## Rafael -99.16174 19.34670
## Salma -117.03825 32.51495
## Carlo -101.00530 25.42321
## Katy -109.70200 23.05300
## Eduardo -87.37667 21.52167
Una vez que hemos creado nuestra matriz de datos, cambiaremos el nombre de nuestras columnas con la función colnames:
colnames(viajes)<-c("Longitud","Latitud")
viajes
## Longitud Latitud
## Rafael -99.16174 19.34670
## Salma -117.03825 32.51495
## Carlo -101.00530 25.42321
## Katy -109.70200 23.05300
## Eduardo -87.37667 21.52167
Recuerda que para hacer gráficas con ggplot y mapas con qmplot necesitamos un data frame. Vamos a transformar nuestra matriz en un data.frame de la siguiente forma:
viajes<-data.frame(viajes)
viajes
## Longitud Latitud
## Rafael -99.16174 19.34670
## Salma -117.03825 32.51495
## Carlo -101.00530 25.42321
## Katy -109.70200 23.05300
## Eduardo -87.37667 21.52167
Podemos crear una grafica de dispersión y usar los nombres como etiqueta si utilizamos la función ggplot junto con geom_text; además, podemos agregar puntos a nuestra gráfica con la función geom_point. Finalmente, si queremos que nuestra gráfica sea interactiva, utilizamos la función ggplotly:
dispersion<-ggplot(viajes)+geom_text(aes(Latitud,Longitud),label= rownames(viajes))+geom_point(aes(Latitud,Longitud),color= rainbow(5))
ggplotly(dispersion)
Para crear un mapa, utilizaremos la funcion qmplot:
qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, color=I(rainbow(5)))
Podemos agregar el parámetro geom = c("point","density2d") para hacer un mapa de puntos y densidad:
qmplot(Longitud, Latitud, data=viajes, geom=c("point","density2d"))
Estan bastante dispersas, pero dentro de la República Mexicana.
Se asemeja a una función polinomica de tercer grado con pendiente negativa.
La ubicación puede ayudar a un organismo ya se a público o privado a tomar decisiones.
A utilizar R y a utilizar las herramientas de esta para representar graficamentente ciertos temas.
Esta obra fue generada mediante R en November 18, 2020 y forma parte de las actividades realizadas en las materias de Matemáticas I y Taller III, Facultad de Economía, UNAM. Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional. Creative Commons (CC).